eKhNUIR - Electronic Kharkiv National University Institutional Repository
Not a member yet
22665 research outputs found
Sort by
Visual communications in modern journalism: the influence of photo and video content on the formation of public opinion in social media
No full textКерівник роботи: Проценко Михайло Володимирович, викладач кафедри прикладної соціології та соціальних комунікаці
Tourist and recreational potential of the Zacarpathian region
No full textНауковий керівник : Гусєва Наталія Володимирівна – кандидат географічних наук, доцент кафедри соціально-економічної географії і регіонознавстваМета дослідження – аналіз туристично-рекреаційний потенціал Закарпатської області, виявлення його особливості, рівень використання, а також окреслення перспектив розвитку туризму в регіоні з урахуванням наявних ресурсів та сучасних викликів. За винятком окремих пам’яток, історико-культурні ресурси регіону використовуються в туристичних цілях недостатньо активно. Водночас ці ресурси мають значний потенціал для розвитку. Ключові проблеми – недостатній рівень транспортної інфраструктури, брак інвестицій, низька якість сервісу в окремих районах, а також потреба в маркетинговому просуванні регіону. В роботі представлений туристичний маршрут вихідного дня «Авто маршрут Замками Закарпаття». Закарпаття це один з найперспективніших регіонів України для відпочинку й рекреації завдяки своєму унікальному лікувально-рекреаційному потенціалу, який підтримує розвиток різних форм туризму та сприяє залученню все більшої кількості туристів
Technology of formation of the didactic culture of the teacher of higher education institutions (on the example of Kharkiv National Medical University)
No full textКерівник роботи : Лазарєв Микола Іванович, д.пед.н., професорМета дослідження: теоретично обґрунтувати поняття «дидактична культура викладача вищого медичного закладу освіти», розробити та часткова апробувати технологію формування дидактичної культури викладача вищого медичного закладу освіти.Research purpose: in theory to ground a concept «didactics culture of teacher of higher medical educational establishment», to develop and partial to approve technology of forming of didactics culture of teacher of higher medical educational establishment
Методика формування біологічних понять при вивченні біології у 7-х класах НУШ
No full textНауковий керівник роботи: Тагліна Ольга Валентинівна, кандидат біологічних наук, доцент кафедри генетики і цитологіїУ кваліфікаційній роботі досліджена методика формування біологічних понять при вивченні біології у 7-х класах НУШ. Розглянуто поняття як форма наукового мислення, особливості розвитку біологічних понять і формування основних біологічних понять у курсі біології для 7-9 класів НУШ. Розроблені методичні матеріали для формування біологічних понять при вивченні таких тем як «Наука й наукові знання. Біологія як наука. Основні властивості живого», «Екосистемна організація живої природи», «Особливості рослин. Місце рослин в екосистемах. Значення рослин для людства». Проведена апробація розробленого комплексу завдань при вивченні біології у 7-х класах та доведено його ефективність .The qualification work investigated the methodology for the formation of
biological concepts in the study of biology in the 7th grade of the NUS
The concept as a form of scientific thinking, the features of the development of biological concepts and the formation of basic biological concepts in the biology course for the 7th-9th grade of the NUS. Methodological materials have been developed for the formation of biological concepts in the study of such topics as "Science and scientific knowledge. Biology as a science. The main properties of living things", "Ecosystem organization of living nature", "Features of plants. The place of plants in ecosystems. The significance of plants for humanity". The developed set of tasks for the study of biology in the 7th grade was tested and its effectiveness was proven
Висвітлення образа військовослужбовця в українських медіа
No full textКерівник : Зінюк Анна Володимирівна, кандидат соціологічних наук, доцент кафедри прикладної соціології та соціальних комунікаці
Рок-музика як субкультура опору
No full textКерівник роботи : Титар Олена Володимирівна, доктор філософських наук, професор.Метою дослідження є комплексний аналіз феномену рок-музики як субкультури опору, виявлення її соціокультурних витоків, ціннісно-смислового ядра, історичної еволюції та соціально-трансформаційного потенціалу, а також дослідження функціонування рок-музики як форми опору та протесту та її впливу на соціально-політичні зміни
Вплив стендап-комедії в соціальних мережах на формування суспільної свідомості та поведінки в сучасній культурі
No full textКерівник: Солдатенко Ірина Олександрівна, кандидат соціологічних наук, доцент кафедри прикладної соціології та соціальних комунікаці
Of water erosion hazard in the territory of assessment Krasnokutska UTC
No full textКерівник : Кот Анна Григорівна, старший викладач кафедри екології та менеджменту довкілля ННІ екологі
Research and analysis of machine learning algorithms
No full textКерівник роботи: Чеканова Наталя Миколаївна, кандидат фізико-математичних наук, доцент кафедри інформаційних технологій та математичного моделюванняОб’єктом дослідження є процес застосування машинного навчання до аналізу великих масивів даних. Предметом дослідження є алгоритми та методи машинного навчання, що використовуються для класифікації й обробки даних. Мета кваліфікаційної бакалаврської роботи полягає у дослідженні, порівняльному аналізі та практичному застосуванні алгоритмів машинного навчання для аналізу великих масивів даних. Завданнями кваліфікаційної бакалаврської роботи є: - дослідити базові поняття та типи задач машинного навчання; - сформулювати постановку задачі машинного навчання; - проаналізувати основні алгоритми класифікації, зокрема: простий байєсівський класифікатор, метод опорних векторів, метод k-ближчих сусідів, дерево рішень та метод випадкового лісу; - реалізувати комп’ютерну модель класифікації SMS-повідомлень на основі алгоритмів ML та провести експериментальне порівняння їх результатів. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю глибокого аналізу сучасних алгоритмів машинного навчання, порівняння їх характеристик, виявлення сильних та слабких сторін з метою вибору найбільш ефективних підходів для вирішення задач класифікації. Особливої актуальності набуває завдання автоматичного виявлення спаму у текстових повідомленнях, що є критичним для підвищення безпеки комунікацій у цифровому середовищі. За результатами дослідження порівняно ефективність обраних алгоритмів класифікації, визначено найдоцільніші моделі для задачі виявлення спаму, створено та апробовано програмну реалізацію моделі. Практична новизна роботи полягає у створенні комп’ютерної моделі класифікації SMS-повідомлень з використанням алгоритмів машинного навчання та проведенні їх експериментального аналізу, що дозволяє визначити оптимальний підхід для задачі виявлення спаму. Одержані результати можуть бути використані у системах автоматичної обробки повідомлень, інформаційної безпеки, а також як основа для подальших наукових досліджень у сфері текстової аналітики та застосування глибокого навчання в задачах класифікації
Модель серверної інфраструктури для корпоративного сектору з аналізом стійкості до збоїв
No full textКерівник: Хруслов Максим Михайлович, виконуючий обов’язки завідуючого кафедри комп’ютерних систем та робототехніки, кандидат фізико-математичних наук, доцентПроблема полягає у побудові надійної, масштабованої та відмово-стійкої інфраструктури з мінімізацією простоїв, втрат даних та ручного втручання. Область застосування – інфраструктурні рішення для контакт-центрів, офісів, дата-центрів та інших організацій, що потребують стабільної мережевої архітектури з високою готовністю до відмов.The problem addressed in this work is the development of a reliable, scalable, and secure infrastructure that minimizes downtime, data loss, and manual intervention during failures. The application domain includes infrastructure solutions for contact centers, offices, data centers, and other organizations that require a stable network architecture with high fault tolerance